结合批归一化的直通卷积神经网络图像分类算法

来源 :计算机辅助设计与图形学学报 | 被引量 : 43次 | 上传用户：mqzt521

【摘要】

：

为解决深度卷积神经网络由于梯度消失而导致训练困难的问题,提出一种基于批归一化的直通卷积神经网络算法.首先对网络所有卷积层的激活值进行批归一化处理,然后利用可学习的重构参数对归一化后的数据进行还原,最后对重构参数进行训练.在CIFAR-10,CIFAR-100和MNIST这3个标准图像数据集上进行实验的结果表明,文中算法分别取得了94.53%,73.40%和99.74%的分类准确率,明显优于其他深度

【作者】

：

朱威屈景怡吴仁彪

【机构】

：

中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室

【出处】

：

计算机辅助设计与图形学学报

【发表日期】

：

2017年09期

【关键词】

：

图像分类深度学习直通卷积神经网络批归一化梯度消失 image classification deep learning straight convolu

【基金项目】

：

国家自然科学基金青年科学基金(11402294),天津市智能信号与图像处理重点实验室开放基金(2015AFS03),中国民航大学第六期波音基金(20160159209).

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